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MirroS给出了第一个完整回答。他们首创性地提出了Physical RSI——在公开文献中，第一次有人将递归自我改进的逻辑从数字环境系统性地延伸到物理现实，并交付了从概念定义、运行机制到研究路线图的完整框架。（原文见MirroS官方博客：Building Physical RSI Beyond the Known World，公众号「MirroS」亦有中文摘要。）
由上海交大人工智能学院、深势科技、上海算法创新研究院组成的无尽前沿团队发布BigBang-V1——这是首个基于recursive self-improving原生方式训练出的基座模型。
今天，腾讯正式发布了其首个研究智能体（Research Agent）——Hyra（Hunyuan Research Agent）。Hyra能够像科研人员一样，提出假设、完成实验、总结经验，再基于经验不断提出新的方案，最终实现递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
到 2026 年年中，AI 「研发自动化」的进度表，已经相当激进了。在田渊栋看来，试图在参数调优和执行效率上与机器赛跑，注定是一场必败的战役。当 RSI 彻底重塑智力分工的明天，人类最后的护城河，是那些无法被结构化外化的「深层理解」。
从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在，不过短短两三年，AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月，Anthropic在一份公开报告中预测，AI未来将进入"递归自我提升"（Recursive Self-Improvement, RSI）阶段，并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。
Ricursive Intelligence 由 Google AlphaChip 项目负责人 Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 于 2025 年创立。与当前大多数 AI 芯片创业公司不同，Ricursive 并不制造芯片，而是试图改变芯片被设计出来的方式。
华源智因近期完成数千万元种子轮融资，由水木创投领投，向阳资本于本轮后担任长期独家财务顾问。公司创始人杜润诗就读于加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles），主修计算机科学与经济学，大四决定辍学创业；CTO王艺璇为香港中文大学计算机系博士生，师从李煜教授，已发表10余篇论文
为了解决这一问题，来自 University of Arizona、Zoom 与 Stony Brook University 的研究团队推出了 VISTA（VIsual Spec-To-App Benchmark）, 首个面向 Visual Spec-to-Web-App Coding Agents 的端到端 Benchmark。
近日，来自英国南安普顿大学（University of Southampton）和广州大学的研究者团队提出 SlaClip，一种用于差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）[1] 的自适应梯度剪裁方法。
刚刚，田渊栋创业公司，交出了首个研究成果。田渊栋在X上宣布，其创立的Recursive，在NVIDIA官方的GPU kernel优化榜SOL-ExecBench上拿下了整体和四个子类别的SOTA。